一种基于集结的鲁棒MPC控制器(英文)

针对存在有界外界扰动的有约束线性系统 ,本文提出了一种新的MPC控制器ABRM PC .一方面 ,通过引入输入幅值衰减集结策略 ,使得各时刻优化的变量数大大减少 ,简化了在线计算 ;另一方面 ,在对各步的扰动进行了考虑之后 ,得到新的状态约束 ,可保证系统实际状态始终处于原约束域内 .本文重点对如何得到下一时刻的可行解进行了研究 ,指出了衰减系数的上界应满足的条件 ;而后证明了系统输入将最终趋于零 ,同时该控制器可使处于不变集之外的系统状态趋向于不变集 ,从而使系统具有鲁棒稳定性 .

基于终端凸集约束的新MPC控制器

针对一类离散系统,研究了带有终端约束凸集的M PC控制问题.通过离线设计一组椭圆不变集,并将其组合成一个终端约束凸集,其中凸集参数作为在线优化变量.在线运算时,根据实际的终端状态即时地选择合适的终端不变集,从而有效地扩大了系统的可行域.分别给出了设计M PC控制器的离线和在线算法,仿真实例说明了该方法的有效性.

基于虚拟测试的车辆横向MPC控制器的设计

针对智能汽车的横向控制,设计一种基于MPC控制原理的控制器,并通过Matlab构建虚拟测试场景和车辆动力学模型,对控制器进行仿真分析。

MPC控制器的性能监视

本文介绍了MPC控制器的一种性能指标。该指标以MPC控制器在滚动优化中预计达到的稳态目标作为评估基准,没有苛刻的假设条件,且易于现场实时获得。以Honey鄄well公司的RMPCT多变量控制器为例,就干扰、模型误差等对性能指标的影响进行了仿真实验。

基于模型预测控制的双轮平衡轮椅轨迹跟踪

为实现双轮平衡轮椅的自主循迹出行,根据欧拉-拉格朗日方程建立双轮平衡轮椅的动力学模型,通过差动几何模型建立运动关系,采用Pure Pursuit算法规划系统的目标运动状态,分别采用模型预测控制(model predictive control,MPC)及线性二次型最优控制(linear quadratic regulator,LQR)对双轮平衡轮椅进行平衡控制及运动状态追踪。通过软件Simulink搭建双轮平衡轮椅控制仿真系统,验证双轮平衡轮椅系统分别采用LQR和MPC控制器时的轨迹跟踪效果及跟踪平稳性。仿真结果表明:MPC控制器的动态响应速度较LQR控制器快,MPC控制器作用下车体能快速恢复稳定状态;轨迹跟踪时,MPC控制器在启动转向及终点位置对车体倾角及速度的稳定控制优于LQR控制器。

基于MPC的智能小车轨迹跟踪控制器的研究

本文将MPC控制器与智能小车相结合,并对其轨迹跟踪进行研究,采用MPC模型预测控制对智能小车的运动轨迹进行跟踪和控制,消除或减少小车在运动过程中由于路径问题带来的影响,避免智能车偏离导航线,提高智能车的控制精度和响应速度。并通过仿真实验与传统的PID控制进行对比,其结果展现MPC控制器良好动态特性。

MPC5668x微控制器测试研究

针对MPC5668x芯片在温度功能测试、模拟功能测试和数字功能测试3大功能测试流程中出现的温度漂移、接触电阻和时序问题,分别采用自动触发测试机的温度调节功能、减少并修正接触电阻和建立两套时序系统的解决方法对测试程序进行优化,提高芯片良品率。研究表明:该测试方案可用于MPC5668x系列芯片及其他汽车功能芯片测试中。

MPC555微控制器及其在汽车电子领域的应用

随着汽车工业的飞速发展，汽车在控制、通信和网络方面的要求越来越复杂。以32位微控制器、嵌入式实时操作系统为基本技术特征的新一代电控单元(Electronic Control Unit，ECU)成为汽车电子应用的主流，MPC555 32位微控制器以其强大的性能在汽车电子等领域得到了广泛的应用。

MPC2810运动控制器用于数控火焰等离子切割机数控系统改造

针对数控火焰等离子切割机FAGOR 8040 CNC数控系统由于主板腐蚀老化导致系统不稳定,故障频繁的问题,使用MPC2810运动控制器,配以国产SM-2810数控切割控制软件进行数控系统改造,介绍其硬件安装和软件配置及电气原理图的改造。

基于MPC的智能车辆变轨迹跟踪控制研究

为解决智能车辆进行变轨迹跟踪问题,基于传统的MPC(模型预测控制)控制器设计一种轨迹跟踪控制器,使所设计的控制器应用于智能车辆时能够先进行五次多项式的单行换道然后继续追踪一定半径的圆形轨迹行驶。采用二自由度车辆运动学模型,分析研究传统MPC控制器的设计原理,将二自由度车辆运动学模型进行线性、离散化处理得到线性误差方程;构建新的状态空间方程引入控制量的变化量,在此基础上进行迭代得到预测方程,利用这一时刻的状态量和控制量的变化量预测下一时刻的状态量。将求解这一时刻控制量的问题转化为二次规划问题,建立目标函数(代价函数),结合硬约束和软约束条件解得控制量,该控制量输入车辆模型得到新的状态量,进而得到新的误差方程,利用约束环节进行反馈校正,如此循环,逐渐追踪上参考轨迹。为防止求解最优解出现无解时能够继续进行计算,加入松弛因子得到新的能够适应变轨迹的MPC控制器。设计五次多项式的单行道换道轨迹与圆形轨迹的连续变轨迹,搭建Carsim-Simulink联合仿真平台进行实验,验证结果显示:该控制器应用于智能车辆时能够先进行单行道换道行驶然后继续进行圆形轨迹的变轨迹追踪,所设计的控制器具有新型可行性。

模型预测控制的应用研究

针对双容水箱液位控制系统单输入、单输出、时变、非线性、耦合和滞后的特征,以双容水箱液位为被控对象,设计基于状态方程模型的MPC预测控制器,对水箱液位进行控制。仿真结果表明:该控制器可以满足模型多输入、多输出、精确控制、抗干扰、耦合和非线性特征的控制需求,比传统PID控制器有更明显的优势。

基于模型的预测控制算法研究

简要介绍了MPC算法 ,包括其理论、优点及一些重要参数及选取 .然后根据两个具体模型的传统PID控制算法实现和MPC控制算法实现 ,比较两种控制算法 ,分析MPC算法的一些重要参数 ,得出MPC算法在稳定性和快速性方面的优点 .最后提到MPC算法在国内外的发展现状及广阔前景 .

基于SIMATIC PCS7的预测控制在2×2耦合四容水箱系统的控制实现

以四容水箱液位控制为对象,实现2×2多变量控制。着重介绍基于S7-400硬件系统和PCS7控制系统的MPC控制功能块ModPreCon实现对多变量、非线性的四容水箱液位控制的方案和步骤,并通过实验证明控制效果良好。

基于Sigmoid-ARX算法的汽油机转矩估计及预测控制

为提高在汽油机控制策略中的转矩估计的实时性和精度,设计了一种汽油机转矩预测模型。该模型使用了以Sigmoid为核函数的ARX算法,并利用赤池(Akaike)最终预测误差法(FPE)和标准均方根误差法,辨识实验测量的节气门开度和转速数据,以此来估计模型参数。利用该转矩模型,设计了一种模型预测控制器(MPC),并进行了验证试验。结果表明:在全工况范围内,该转矩模型的预测相对误差小于4.5%;控制超调量约为6%,能达到3 s内输出预期转矩150 Nm。因而,控制效果良好,实现了汽油机转矩的精确控制。

基于聚类分析的半挂汽车列车横向稳定性控制

为了提高半挂汽车列车转向时的横向稳定性,利用Trucksim-Simulink获取半挂汽车列车数据,基于K均值聚类分析对所获得数据进行分析并获得半挂汽车列车离线稳定性聚类质心,并设计基于MPC的附加横摆稳定力矩控制器,依据稳定性在线判定模块,对半挂汽车列车实施差动制动。仿真结果表明,K均值聚类分析所获得的车辆稳定性判定结果可靠,在线判定模块在基于MPC的横摆力矩控制仿真中可以起到分级控制的效果,提高了半挂汽车列车转向时的横向稳定性。

基于MPC路径跟踪研究

针对无人驾驶车辆在实际行驶过程中的路径跟踪问题,建立车辆二自由度动力学模型和路径跟踪预测模型,将预测模型与车辆二自由度动力学模型相结合。基于MPC轨迹路径跟踪算法,并搭建了基于dSPACE系统硬件在环仿真试验平台,进行硬件在环仿真试验,验证MPC轨迹路径跟踪仿真控制策略的合理性和正确性。结果表明:设计的基于MPC路径跟踪控制可以保证车辆在换道时,方位平均偏差在0.05 m范围内,利于实际应用。

基于车辆制动后期的纵向振动控制

车辆制动易引起乘坐不适,“点头效应”可以通过半主动/主动悬架进行控制,但制动后期的纵向振动峰值频率在3 Hz左右,处于人体敏感区域中间。文章搭建车辆纵向动力学模型,仿真并试验分析了纵向固有频率;建立动态轮胎模型和制动系统模型,设计了模型预测控制器(model predictive controller,MPC),在车速为0、2 km/h时介入MPC控制并且进行了试验验证。结果表明,在制动后期使用MPC减小制动压力,可以大幅度减小制动后期的纵向振动,制动距离恶化很小。

MPC05在点胶机器人中的应用

本文介绍了基于MPC05运动控制器和步进电机及驱动器的点胶机器人控制系统。

基于微控技术的智能婴儿车的设计

随着电子技术的发展和人们对生活水平的日益增长的需求,安全、方便又的省力的智能婴儿车开始越来越受欢迎。智能婴儿车是一个较为完整的智能化系统,而智能化的研究已成为我国追赶世界科技水平的重要任务。文章中设计以婴儿为出发点,以充分实现对婴儿以及周边状态的智能化为目的,来方便照顾婴儿,从而为大人节省时间和精力。我们的设计分为声控音乐模块、智能避障模块以及无线传输控制模块等。实物操作简便,方便实惠,并且性价比高,使用价值强。智能婴儿车有它特有的特点:成本较低,涉及的知识面广,易于拓展。文章主要设计一款简易的智能婴儿车,通过婴儿状态来调整车的状态,以此让婴儿更加舒适,提升婴儿车的稳定性,解决可能出现的实际问题。通过改造婴儿车系统,实现基本的状态控制。

基于横向稳定的减速变道轨迹与跟踪控制

随着自动驾驶的发展,无人自动驾驶车辆的控制已经成为热点。而无人自动驾驶车辆的安全性和稳定性是重中之重。针对智能驾驶汽车在一定换道距离下保持稳定的减速换道鲁棒性差的问题,提出了一种基于MPC模型预测控制器和比例积分PI控制器相结合双控制器的变道稳定性轨迹确定与跟踪控制方法。为了确定汽车行驶路线,横向与纵向位移分别由5次多项式和匀减速运动公式表示,理论推导了在确定换道距离下满足横向加速度限制的纵向减速度。纵向上通过动力学公式及速度比例积分控制调节制动压强,横向以模型预测控制器输出前轮转角。通过仿真,对不同车速与减速度下的换道时间系数进行标定,得出稳定换道时间与车速和减速度的关系,便于在不同工况中快速切换对应最合适的换道时间系数,防止车辆发生不稳定的动力学表现。最后进行了工况验证。结果表明:在保证横向稳定性的前提下,横向和纵向换道的完成精度分别为99.67%和99.95%,验证了算法的有效性。因此,在自动驾驶汽车轨迹规划和跟踪控制领域中,所提出的双控制器可以提高车辆的控制鲁棒性。